4、编写健壮 Python 代码：从最小意外法则到类型系统

编写健壮 Python 代码：从最小意外法则到类型系统

在软件开发中，编写健壮、可维护的代码是每个开发者的目标。本文将深入探讨如何遵循最小意外法则，以及 Python 类型系统对代码健壮性的影响。

1. 最小意外法则

在软件开发过程中，代码的意图传达至关重要。当代码违背了最小意外法则，即代码的行为让未来的协作者感到意外时，就会引发一系列问题。

1.1 意外行为的危害

意外的代码行为会导致混淆，进而产生错误的假设，最终引发软件中的 bug，使软件变得不可靠。例如，在作者早期的职业生涯中，曾遇到一个由于内存损坏而崩溃的 bug。在调试过程中，使用调试器或添加过多的打印语句会影响代码的执行时间，导致 bug 不再出现，这就是所谓的“海森堡 bug”。经过两周的艰苦调试，最终发现一个名为 getEvent 的函数实际上在设置无效数据的事件。这个函数本身的实现是正确的，但由于没有明确表达其意图，作者至少花了三天时间才发现这个 bug。

1.2 复杂度带来的意外

代码中的意外很多时候源于复杂度，复杂度可分为必要复杂度和意外复杂度：
- 必要复杂度 ：是领域内固有的复杂度。例如，深度学习模型和优化对象 - 关系映射（ORM）都具有必要复杂度，因为它们涉及到复杂的内部工作机制和大量可能的用户输入。对于必要复杂度，我们无法完全消除，但可以尝试将其控制在一定范围内，以免其扩散到整个代码库，变成意外复杂度。
- 意外复杂度 ：是指代码中产生多余、浪费或令人困惑的语句的复杂度。当系统随着时间的推移而发展，开发人员